今天给各位亲推荐数据科学的三个框架或者库。
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01 SFrame
这家公司最初的名字叫graphlab，后来改名为dato，最近又进行了一次改名，叫turi了，这名字起得，图日吗？
最近这次改名，是因为和datto的名字太相近了，被datto告了，因此改名为turi，目前的网站也已经变成turi.com了。
其机器学习框架create貌似非常强大，提供的功能也非常全面，奈何目前没有开源，需要收费才能使用，因此一直也没有深入进行尝试。可以以学术研究的用途申请一年期限的免费Key，之前申请过并且环境都配置好了，只是一想到不能长久，并没有深入使用。
create虽然要收费，不过却开源了其核心的数据结构SFrame，类似于pandas，支持处理超过单机内存的数据，但目前只支持Python2。实际使用过，效果确实不错。
前段时间，turi被苹果以2亿美元收购了，苹果正在将其改造成专门的机器学习部门。等待其开源的想法，恐怕是永远也实现不了吧。
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02 HDP2.5
著名的三大Hadoop发行版本之一，由hortonworks出品，说起hortonworks，得说一下hadoop，本来由yahoo!的一帮人搞起来的，后来这帮搞hadoop的人专门成立了一个公司，就是现在的hortonworks。
据说现在hadoop的70%的代码还是由这家公司的员工在贡献。因此，可以想像其实力的强大了，出品的HDP平台，更是坚持100%的开源方式。而在Hive上在贡献主要是主导开发了Tez引擎，目前也是hdp2中Hive的默认引擎，其执行引擎与Spark类似，也是构建了DAG图，性能也几乎可以和Spark的SQL媲美了。
最近时间访问其官方网站，部分页面也支持中文了，难道是看好中国这块大市场了？
在最新的2.5版本中，已经集成了可以被称为交互式分析一统天下的Zeppelin（在下正在写的书《全栈数据》中专门一篇写了zeppelin的使用，欢迎关注！），更加方便了。
目前的最新2.5版本中，对Hive和Spark的支持，是分别支持两个版本的。
Hive是1.2.1和2.1两个版本，1.2.1是成熟版本，2.1是技术预览版本。
Spark也支持两个版本，1.6.2和2.0, 1.6.2是很成熟的版本，2.0是技术预览版本，关于Spark 2.0这个新版本，在下前面已经有一篇文章介绍其新功能了，欢迎参考《Spark2.0，重要更新与改进》。
03 skflow
tensorflow的抽象上层API接口，提供了完全类似于sklearn的API接口。使用非常简单，只要有sklearn的使用经验，构建一个模型就是简单几个步骤，模型参数配置，fit，predict等等。
因为tensorflow的影响力，skflow以前是单独一个项目，地址为：
目前官方已经没有维护这个项目了，因为已经完全把它整合到tensorflow中去了，地址为：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn
按官方的说法，现在也改名叫tflearn，TF Learn (aka Scikit Flow)。
借用一个官方的例子吧：
import tensorflow.contrib.learn.python.learn as learnfrom sklearn import datasets, metrics
iris = datasets.load_iris()
classifier = learn.LinearClassifier(n_classes=3)
classifier.fit(iris.data, iris.target, steps=200, batch_size=32)
score = metrics.accuracy_score(iris.target, classifier.predict(iris.data))
print("Accuracy: %f" % score)从scikit-learn中加载鸢尾花数据，构建一个线性分类器，然后使用fit进行拟合，最后使用predict进行预测，并进行性能评估。
这完全就是sklearn搞机器学习的套路嘛！
04 结语
如果喜欢推荐的这三个框架。
作者：i败火
链接：https://www.jianshu.com/p/3121ab522f64
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